矿山深处传来求救信号，巷道坍塌后的狭窄空间里，救援人员无法立即进入。这时，一个橙红色的机械身影正沿着碎石缝隙缓缓前行——这就是三晋矿科智典矿用救援机器人。它像一位永不疲倦的矿山卫士，专门为应对矿难事故而生。 研发背景：来自矿难教训的科技回应 我国矿山开采深度逐年增加，井下环境日趋复杂。传统救援方式面临巨大挑战：救援人员安全难以保障，黄金救援时间有限，灾后环境信息获取困难。山西某矿去年发生的透水事

煤矿供电系统像一台精密运转的机器，需要持续稳定的能量供应。传统负荷预测方法就是这套系统的"老管家"，依靠经验公式和基础数据维持着日常运转。 1.1 传统预测方法的基本原理 传统预测方法建立在两个基本假设上：历史会重演，未来可推算。典型做法是收集过去几周或几个月的用电数据，找出每日、每周、每季的用电规律。比如发现早班开工时负荷会突然升高，夜班检修时负荷明显下降，这些规律被编成固定公式。

智能安全文库的定义与核心价值 智能安全文库不是简单存放文档的仓库。它是一个融合了人工智能、大数据分析和专业知识的动态知识体系。这个系统能够自主学习、更新和优化安全信息。核心价值在于将零散的安全数据转化为可操作的智能决策支持。 我记得去年参观一个矿区时，看到工程师们还在用纸质档案查询安全规程。智能安全文库的出现彻底改变了这种状况。它把历史事故报告、设备参数、应急预案等资料全部数字化，并通过算法建立内